Et fremtidsrettet prosjekt for mer effektiv planlegging og oppfølging av jernbanevedlikehold.
Massive mengder vedlikeholdsdata blir liggende ubenyttet i ustrukturerte logger. Det er vanskelig å se mønstre og forutsi feil før de skjer, noe som fører til reaktivt brannslukking.
En AI-agent som analyserer historiske data for å forutsi vedlikeholdsbehov. Systemet kobler sammen data fra ulike kilder for å gi et helhetlig bilde av infrastrukturens tilstand.
Proaktivt vedlikehold som hindrer driftsstans før feilen oppstår. Økt oppetid og reduserte vedlikeholdskostnader gjennom smartere planlegging.